Abstract Performance of quantum dot lasers subject to optical feedback is numerically studied in this work from Lang-Kobayashi and multi-population rate-equation models. The approach adopted to study the characteristics of the laser response is based on the calculation of the Lyapunov exponents of the system and revealed the existence of chaos in shorter devices. Influence of the time-delay of the reflected back electrical field has also been addressed.
Keywords semiconductor laser system, Lyapunov exponents, quantum dotsResumo O desempenho de lasers de pontos quânticos quando submetidos a realimentação óptica é estudado numericamente neste trabalho, a partir dos modelos de equações de taxa de Lang-Kobayashi e de multi-populações. A abordagem adotada para estudar as características da resposta laser é baseada no cálculo dos expoentes de Lyapunov do sistema, e revelou a existência de caos em dispositivos curtos. A influência da constante de atraso do campo elétrico refletido para a cavidade também é incluída na análise.Palavras-chave sistema laser semicondutor, expoentes de Lyapunov, pontos quânticos
In 3D reconstruction applications, an important issue is the matching of point clouds corresponding to different perspectives of a particular object or scene, which is addressed by the use of variants of the Iterative Closest Point (ICP) algorithm. In this work, we introduce a cloud-partitioning strategy for improved registration and compare it to other relevant approaches by using both time and quality of pose correction. Quality is assessed from a rotation metric and also by the root mean square error (RMSE) computed over the points of the source cloud and the corresponding closest ones in the corrected target point cloud. A wide and plural set of experimentation scenarios was used to test the algorithm and assess its generalization, revealing that our cloud-partitioning approach can provide a very good match in both indoor and outdoor scenes, even when the data suffer from noisy measurements or when the data size of the source and target models differ significantly. Furthermore, in most of the scenarios analyzed, registration with the proposed technique was achieved in shorter time than those from the literature.
Resumo. Nos trabalhos científicos que envolvem processamento de imagens 3D representadas por nuvens de pontos, experimentos e simulações exigem do pesquisador esforços significativos para configuração do ambiente e conhecimentos avançados em programação. Bibliotecas para processamento de nuvens de pontos 3D são complexas e, geralmente, possuem dependências que restringem o uso em alguns dispositivos. Considerando que o tempo disponível para desenvolvimento de projetos científicos é limitado, a preparação das condições necessárias pode impactar significativamente a produtividade. Visando contribuir com redução dos esforços indiretos no desenvolvimento de projetos científicos, foi concebido o arcabouço pontoSim, que permite a concepção de pipelines para processamento de nuvens de pontos 3D usando a notação de Redes de Petri Coloridas. O pontoSim oferece suporte gráfico e exige baixo esforço de programação. Para executar simulações, pontoSim é integrado a uma biblioteca desenvolvida em C, que não possui dependências e exige baixo esforço de implantação, sendo portável para diferentes plataformas de hardware.
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